基于Se-ResNet101+KNN的鱼类分类研究

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摘要：在海洋科学研究中，对鱼类物种的鉴定在水生生态系统和质量评估中具有重大意义。传统的机器学习方法使用人工事先提取、标注鱼类特征，耗时、耗力且主观性太强。为了提升模型信息特征的敏感性和结果的准确率，本文提出了一种基于Se-ResNet101网络和KNN算法组合的鱼类识别方法。首先，提取并分析数据集，了解其结构和组成部分，并对图像进行预处理，如图像缩放、图像增强等。（剩余262字）

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